📊[심슨의 역설을 예시로 쉽게 이해하기] 데이터 분석에 있어서 Segmentation, Breakdown과 같이 데이터를 쪼개보며 현상에 대한 원인을 진단하는 일은 기본적인 방법론입니다. 하지만

📊[심슨의 역설을 예시로 쉽게 이해하기] 데이터 분석에 있어서 Segmentation, Breakdown과 같이 데이터를 쪼개보며 현상에 대한 원인을 진단하는 일은 기본적인 방법론입니다. 하지만 쪼개고, 쪼개다보면 이 심슨의 역설이라는 통계의 함정에 빠질 수 있는데요. 1. Simpson's Paradox 의 개념 심슨의 역설은, 여러 그룹의 자료를 합했을 때의 결과와 각 그룹을 구분했을 때의 결과가 다른 때를 말합니다. 부분을 단순히 합친 것 뿐인데 그 결과가 각 부분을 비교했을 때의 결과와 달라지는 것은 일방적인 상식으로 이해가 되지 않으므로 ‘역설’ 이라고 합니다. 2. 예시로 심슨의 역설 이해하기 3. 심화 예시로 이해 뽀개기: 회귀식 피팅해보기 📚 2와 3은 시각 자료와 함께 아래 링크에서 읽어보세요!